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学校数学における統計的モデリングに基づく学習指導に関する研究

基于统计模型的学校数学学习指导研究

基本信息

批准号：
20J10388
负责人：
細田幸希
金额：
$ 1.47万
依托单位：
University of Tsukuba
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-24 至 2022-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

今年度は，新型コロナウイルス感染拡大の影響により，実際の授業データに基づく実証的考察が困難な状況であったため，前年度の課題であった新たな統計的モデリングに基づく学習指導の在り方を考察することに取り組んだ。まず，仮説検定や区間推定に関する概念や考え方を用いて推論を行う非形式的な統計的推測（Informal Statistical Inference，以下，ISI）の概念に基づいて，前年度の研究の基盤である統合的モデリングアプローチ（以下，IMA）の活動を分析した。分析の結果，IMAは，ISIの第一の側面である，学習者自身が収集などして得た標本データの傾向を分析し母集団を推測する側面を具体化し反映したものであることを明らかにした。また，IMAはISIの第二の側面である，コンピュータシミュレーションを活用しながら標本分布の特徴を探索し，仮説検定や区間推定の基礎となる標本抽出の概念を理解する側面を促進する方法であることも明らかにした。これらの知見を論文としてまとめて，日本数学教育学会主催の秋期研究大会に投稿した結果，査読を経て論文発表の部として論文が受理された。さらに，データサイエンス教育や，多変量データを活用した共変的推論に関するモデリングの枠組みに着目して学習指導の方法を検討した。その結果，データサイエンス教育では，学習者が設定した仮説とデータの傾向を相互に結びつけたり，モデルの構造の理解やモデルの評価を行ったりする学習を展開する必要があることを明らかにした。共変的推論に関するモデリングでは，高等学校段階において多変量データの傾向や構造とデータの無作性や偏りの違いを理解し，モデリングを通してISIを促す方法を理論的な側面から構築した。以上のように本研究では，学校数学における統計的思考力を育成するための指針を，統計的モデリングの活動の重視として具体的に明らかにすることができた。

This year, the impact of new types of computer infection is great. In fact, the investigation of basic evidence in teaching is difficult. In the previous year, the topic of new statistics is investigated. The concept of informal Statistical Inference (ISI) is based on the analysis of the activities of the integrated statistical Inference (IMA) in the previous year's study. The analysis results show that the learners themselves have a tendency to collect information and speculate on the information. In addition, the second base of ISI is discussed, and the characteristics of distribution are explored. The base of interval estimation and the concept of extraction are discussed. These insights were submitted to the paper and the results were submitted to the autumn research conference hosted by the Japan Mathematics Education Association. The paper was accepted by the Ministry of Review and Analysis. In this paper, the author discusses the methods of teaching and learning in different ways. As a result, the learners have a tendency to set up a relationship between themselves and each other, and to understand and evaluate the structure of learning. The common inference is that the structure of the multi-variable data structure in the hierarchy of colleges and universities is the understanding of the non-activity of the data structure, and the method of promoting the theoretical structure is the foundation of the ISI. In this study, the importance of statistical thinking in school mathematics is discussed.